{"id":108324,"date":"2011-09-05T00:00:00","date_gmt":"2011-09-05T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/modelado-adaptativo-del-medio-para-la-navegacion-de-robots-autonomos-utilizando-algoritmos-basados-en-el-centro-de-areas\/"},"modified":"2011-09-05T00:00:00","modified_gmt":"2011-09-05T00:00:00","slug":"modelado-adaptativo-del-medio-para-la-navegacion-de-robots-autonomos-utilizando-algoritmos-basados-en-el-centro-de-areas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/modelado-adaptativo-del-medio-para-la-navegacion-de-robots-autonomos-utilizando-algoritmos-basados-en-el-centro-de-areas\/","title":{"rendered":"Modelado adaptativo del medio para la navegaci\u00f3n de robots aut\u00f3nomos utilizando algoritmos basados en el centro de \u00e1reas"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Jos\u00e9 Manuel Cuadra Troncoso <\/strong><\/h2>\n<p>El objetivo de esta tesis es desarrollar m\u00e9todos para modelar el entorno de un robot, a fin de dise\u00f1ar sus controles de movimiento para una navegaci\u00f3n segura. Los entornos considerados en esta investigaci\u00f3n son bidimensionales: el robot se mueve en un plano y percibe distancias en un plano paralelo al anterior. La idea b\u00e1sica para el desarrollo de los m\u00e9todos es situar nuestro punto de vista en el \u00e1rea libre percibida por el robot, considerando los obst\u00e1culos que el robot encuentre como simples l\u00edmites de esa \u00e1rea.   este punto de vista permite construir un primer modelo del entorno y un control de movimiento simples y efectivos. El modelo est\u00e1 constituido por las distancias medidas sin procesar. El control b\u00e1sico dirige al robot en cada momento hacia el centro del \u00e1rea libre percibida. Este centro ser\u00e1, por lo general, un punto alejado de obst\u00e1culos y, por lo tanto, generalmente ser\u00e1 seguro dirigirse hacia \u00e9l. En esta tesis se propone una soluci\u00f3n, sencilla y efectiva, para los casos en los que dicho centro es inseguro, dividiendo el \u00e1rea percibida en dos partes y buscando en una de ellas un centro seguro.  ampliando el modelo del entorno con obst\u00e1culos virtuales puntuales (que provocan divisiones del \u00e1rea percibida cuando el robot se desv\u00eda de la direcci\u00f3n deseada) es posible dirigir al robot de una manera efectiva hacia objetivos.   se puede mejorar la navegaci\u00f3n refinando el modelo del entorno, agrupando las medidas en segmentos de recta en lugar usar de medidas individuales. Por ello es conveniente investigar el problema de la obtenci\u00f3n de segmentos, que denominaremos segmentaci\u00f3n. Al estudiar los errores en las mediciones, conviene distinguir entre el error con respecto al modelo y el error propio del dispositivo. Tanto una pared lisa como un seto pueden ajustarse a un modelo de segmento recto, sin embargo el error de las mediciones realizadas sobre ellos, con respecto al segmento ideal que representan, variar\u00e1 considerablemente. A fin de obtener un modelado robusto del entorno que permita operar bajo condiciones de error variable, es necesario desarrollar un nuevo procedimiento de segmentaci\u00f3n.  la base del procedimiento de segmentaci\u00f3n propuesto es el uso de filtros de kalman con una formulaci\u00f3n equivalente a la teor\u00eda de modelos de regresi\u00f3n cl\u00e1sica. Esta equiValencia proporciona un test de detecci\u00f3n de valores at\u00edpicos (outliers), necesario para la localizaci\u00f3n de los extremos de los segmentos, y permite extender la formulaci\u00f3n original al problema del error variable y a los modelos no lineales. La cuesti\u00f3n de la inicializaci\u00f3n de los filtros de kalman se resuelve encontrando zonas situadas en el interior de los segmentos, a partir de las cuales se obtiene una estimaci\u00f3n inicial de los par\u00e1metros del segmento. Por otro lado, la b\u00fasqueda de estas zonas se realiza mediante el m\u00e9todo de agrupaci\u00f3n (clustering) conocido como scale-space. Este m\u00e9todo ha sido adaptado al tipo de se\u00f1al obtenido al efectuar mediciones radiales con condiciones cambiantes de ruido.  por \u00faltimo, la segmentaci\u00f3n se usa para mejorar el m\u00e9todo de navegaci\u00f3n propuesto. En vez de utilizar un conjunto de medidas individuales con ruido, el modelo del entorno se construye a partir de un conjunto de puntos distintivos en el mismo, entre los que pueden estar los potencialmente peligrosos para la navegaci\u00f3n. Con esta informaci\u00f3n la partici\u00f3n del \u00e1rea libre percibida, motivada por obst\u00e1culos o para alcanzar un objetivo, se realiza de forma m\u00e1s segura y eficiente.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Modelado adaptativo del medio para la navegaci\u00f3n de robots aut\u00f3nomos utilizando algoritmos basados en el centro de \u00e1reas<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Modelado adaptativo del medio para la navegaci\u00f3n de robots aut\u00f3nomos utilizando algoritmos basados en el centro de \u00e1reas <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Jos\u00e9 Manuel Cuadra Troncoso <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Nacional de educaci\u00f3n a distancia<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 09\/05\/2011<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Felix De La Paz Lopez<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: dar\u00edo Maravall g\u00f3mez-allende <\/li>\n<li>Javier De lope asia\u00edn (vocal)<\/li>\n<li>Ana esperanza Delgado Garc\u00eda (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Manuel Ferr\u00e1ndez vicente (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Jos\u00e9 Manuel Cuadra Troncoso El objetivo de esta tesis es desarrollar m\u00e9todos para modelar el entorno de 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